Diferencia entre TensorFlow y Caffe
TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto amigable con Python para el cómputo numérico que hace que el aprendizaje automático sea más rápido y fácil usando gráficos de flujo de datos. TensorFlow facilita el proceso de adquisición de datos, predicción de características, capacitación de diferentes modelos basados en los datos del usuario y refinación de resultados futuros. TensorFlow es desarrollado por el equipo del cerebro en la división de investigación de inteligencia artificial de Google para el aprendizaje automático y la investigación de aprendizaje profundo. Caffe es un marco de aprendizaje profundo para entrenar y ejecuta los modelos de redes neuronales y está desarrollado por el Centro de Visión y Aprendizaje de Berkeley. Caffe está desarrollado teniendo en cuenta la expresión, la velocidad y la modularidad. En Caffe, los modelos y las optimizaciones se definen como esquemas de texto sin formato en lugar de código con progreso científico y aplicado para código común, modelos de referencia y reproducibilidad.
¿Qué es TensorFlow?
TensorFlow es multiplataforma, ya que podemos usarlo para ejecutar en CPU y GPU, plataformas móviles e integradas, unidades de flujo de tensor, etc. TensorFlow está desarrollado en lenguaje de programación Python y C ++ que es muy adecuado para el cálculo numérico y el aprendizaje automático a gran escala. y modelos de aprendizaje profundo (redes neuronales) con diferentes algoritmos y disponibles a través de una capa común. TensorFlow puede capacitar y ejecutar diferentes modelos de redes neuronales profundas, como el reconocimiento de dígitos escritos a mano, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, modelos basados en ecuaciones derivadas parciales, modelos relacionados con la predicción y redes neuronales recurrentes.
¿Qué es caffe?
Caffe está desarrollado en lenguaje de programación C ++ junto con Python y Matlab. La arquitectura de Caffe fomenta nuevas aplicaciones e innovaciones. Permite la ejecución de estos modelos en CPU y GPU y podemos cambiar entre estos utilizando una sola bandera. La velocidad de Caffe lo hace adecuado para experimentos de investigación y desarrollo industrial, ya que puede procesar más de 60 millones de imágenes en un solo día. Caffe ofrece proyectos de investigación académica, aplicaciones industriales a gran escala en el campo del procesamiento de imágenes, visión, habla y multimedia. Usando Caffe podemos entrenar diferentes tipos de redes neuronales.
Comparación cabeza a cabeza entre TensorFlow y Caffe (infografía)
A continuación se muestran las 6 principales diferencias entre TensorFlow y Caffe 
Diferencias clave entre TensorFlow y Caffe
Tanto TensorFlow vs Caffe son opciones populares en el mercado; discutamos algunas de las principales diferencias entre TensorFlow y Caffe
- El marco TensorFlow es más adecuado para la investigación y los productos de servidor, ya que ambos tienen un conjunto diferente de usuarios objetivo donde TensorFlow apunta al investigador y los servidores, mientras que el marco Caffe es más adecuado para la implementación de borde de producción. Mientras que los marcos TensorFlow vs Caffe tienen un conjunto diferente de usuarios específicos. Caffe apunta a teléfonos móviles y plataformas computacionales restringidas.
- Tanto TensorFlow como Caffe tienen curvas de aprendizaje pronunciadas para principiantes que desean aprender modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales.
- Caffe tiene más rendimiento que TensorFlow entre 1.2 y 5 veces según el benchmarking interno en Facebook.
- TensorFlow funciona bien en imágenes y secuencias y votó como la biblioteca de aprendizaje profundo más utilizada, mientras que Caffe funciona bien en imágenes pero no funciona bien en secuencias y redes neuronales recurrentes.
- TensorFlow es más fácil de implementar utilizando la gestión de paquetes python pip, mientras que la implementación de Caffe no es sencilla, necesitamos compilar el código fuente.
- Caffe está dirigido a desarrolladores que desean experimentar un aprendizaje profundo práctico y ofrece recursos para capacitación y aprendizaje, mientras que las API de alto nivel de TensorFlow se ocupan de donde los desarrolladores no tienen que preocuparse.
Tabla de comparación de TensorFlow vs Caffe
A continuación se muestra la 6 comparación más importante entre TensorFlow vs Caffe
| La base de comparación entre TensorFlow y Caffe |
TensorFlow |
Cafe |
| Implementación más fácil | TensorFlow es fácil de implementar, ya que los usuarios necesitan instalar el administrador de pip python fácilmente, mientras que en Caffe necesitamos compilar todos los archivos fuente. | En Caffe, no tenemos ningún método sencillo para implementar. Necesitamos compilar todos y cada uno de los códigos fuente para implementarlo, lo cual es un inconveniente. |
| Gestión del ciclo de vida y API | TensorFlow ofrece API de alto nivel para la construcción de modelos para que podamos experimentar fácilmente con las API de TensorFlow. Tiene una interfaz adecuada para python (que es la elección del lenguaje para los científicos de datos) para trabajos de aprendizaje automático. | Caffe no tiene API de nivel superior debido a lo cual será difícil experimentar con Caffe, la configuración de una manera no estándar con API de bajo nivel. El enfoque Caffe de las API de nivel medio a bajo proporciona poco soporte de alto nivel y una configuración profunda limitada. La interfaz de Caffe es más de C ++, lo que significa que los usuarios deben realizar más tareas manualmente, como la creación de archivos de configuración, etc. |
| GPU | En TensorFlow, podemos usar GPU utilizando tf.device () en el que se pueden realizar todos los ajustes necesarios sin ninguna documentación y sin necesidad de cambios de API. En TensorFlow, podemos ejecutar dos copias de un modelo en dos GPU y un solo modelo en dos GPU. | En Caffe, no hay soporte de herramientas en Python. Por lo tanto, toda la capacitación debe realizarse en función de una interfaz de línea de comandos de C ++. Admite un único estilo de configuración de múltiples GPU, mientras que TensorFlow admite múltiples tipos de configuraciones de múltiples GPU. |
| Soporte de múltiples máquinas | En TensorFlow, la configuración de trabajos es sencilla para tareas de múltiples nodos configurando tf. Dispositivo para la cantidad de trabajos que deben ejecutarse. | En Caffe, necesitamos usar la biblioteca MPI para el soporte de múltiples nodos y se usó inicialmente para separar las aplicaciones masivas de supercomputadoras de múltiples nodos. |
| Definición | Un marco de trabajo de tensorflow es más adecuado para la investigación y los productos de servidor, ya que ambos tienen un conjunto diferente de usuarios objetivo donde TensorFlow tiene como objetivo el investigador y los servidores. | El marco Caffe es más adecuado para la implementación de borde de producción Mientras que ambos marcos tienen un conjunto diferente de usuarios específicos. Caffe apunta a teléfonos móviles y plataformas computacionales restringidas. |
| Rendimiento, la curva de aprendizaje. | Un marco de trabajo de tensorflow tiene menos rendimiento que Caffe en el benchmarking interno de Facebook. Tiene una curva de aprendizaje empinada y funciona bien en imágenes y secuencias. Se vota como la biblioteca de aprendizaje profundo más utilizada junto con Keras. | Caffe Framework tiene un rendimiento de 1.2 a 5 veces más que TensorFlow en el benchmarking interno de Facebook. Tiene una curva de aprendizaje empinada para principiantes. Funciona bien para el aprendizaje profundo en imágenes, pero no funciona bien en redes neuronales recurrentes y modelos de secuencia. |
Conclusión: TensorFlow vs Caffe
Finalmente, es una descripción general de la comparación entre dos marcos de aprendizaje profundo TensorFlow vs Caffe. Espero que comprenda bien estos marcos después de leer este artículo de TensorFlow vs Caffe. El marco TensorFlow es de rápido crecimiento y votó como los marcos de aprendizaje profundo más utilizados y recientemente Google ha invertido mucho en el marco. TensorFlow proporciona soporte de hardware móvil, el núcleo API de bajo nivel proporciona un control de programación de extremo a extremo y API de alto nivel que lo hacen rápido y eficiente, mientras que Caffe retrocede en estas áreas en comparación con TensorFlow. Por lo tanto, TensorFlow tiene el potencial de convertirse en dominante en el marco de aprendizaje profundo.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía para la principal diferencia entre TensorFlow y Caffe. Aquí también discutimos las diferencias clave de TensorFlow vs Caffe con la infografía y la tabla de comparación. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información.
- Ubuntu vs Windows 10 - Comparación superior
- Winforms vs WPF - Diferencias útiles
- Distinguir entre SOAP y JSON